Material Design 笔记 ---物质属性

本文深入探讨了物质属性在不同维度上的表现,阴影如何准确反映材质差异,内容与材质的关系,以及材质的物理特性限制。同时阐述了材质的可变形性、不可穿透性以及在空间中的行为规则。

物质属性

  1. 规则的厚度
    Material has varying x & y dimensions (measured in dp) and a uniform thickness (1dp).
  2. 阴影应该脱离物体本身,而不是一直接近物体本身
    Shadows depict the relative elevation between material elements.
    Shadows are never approximated by coloring material.
  3. 内容不增加材料厚度
    Content is displayed on material, in any shape and color. Content does not add thickness to material.
  4. 内容可以独立于材料而产生行为,但要在材料的范围内活动
    Content can behave independently of the material, but is limited within the bounds of the material.
  5. 材料是固体,输入时间不能通过材料的边界
    Input events cannot pass through material.
  6. 多个材料元素不能同时占据一个空间点
    Multiple material elements cannot occupy the same point in space simultaneously.
  7. 材料不能穿过其他的材料
    Material cannot pass through other material.
  8. 材料可以改变形状
    Material can change shape.
  9. 材料只在其平面变化或者减少
    Material grows and shrinks only along its plane.
  10. 材料不要弯曲或者折叠
    Material never bends or folds.
  11. 两个材料可以合并,可以分解
    Sheets of material can join together to become a single sheet of material.
  12. 材料可分解,可重组,可治愈
    When split, material can heal. For example, if you remove a portion of material from a sheet of material, the sheet of material will become a whole sheet again.
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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